混合式教学模式中在线学习行为与高等数学成绩的相关性分析

张敬，芦雪娟, 田巍

混合式教学模式中在线学习行为与高等数学成绩的相关性分析

张敬，芦雪娟, 田巍

（齐齐哈尔大学 理学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006）

以齐齐哈尔大学参与高等数学课程改革的55名学生为研究对象，依托其在校课程平台中的在线学习行为数据，利用相关性分析的方法，从学生的在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资料次数和参与问题讨论次数4个方面探讨在线学习行为与高等数学成绩的相关性．研究表明，这4种在线学习行为与高等数学成绩之间均存在显著正相关性．基于此结果，对课程平台的建设提出了建议．

在线学习行为；高等数学成绩；相关性分析；混合式教学模式

在如今的网络信息时代，以“讲解+接受”为主要特征的传统课堂教学已无法有效激发学生的学习兴趣，调动学生学习的积极性与主动性．而MOOC的完全在线学习方式虽然提供了丰富的多媒体资源，但缺乏了教师课堂教学的深度参与，学习效果也并不理想．基于在线课程平台，融合课堂教学与在线学习，将传统学习方式和网络化学习的优势自然结合的混合式教学模式，不仅体现了“互联网+教育”的全新教育理念，也顺应了教育信息化的客观要求，既发挥教师引导监控教学过程的主导作用，又充分体现学生作为学习主体的主动性、积极性与创造性．

高等数学是一门逻辑性强、抽象度高的数学课程，是培养学生理性思维能力和构建知识体系不可或缺的基础必修课．将混合式教学模式应用于高等数学课程教学，不仅可以使学生对高等数学知识的认知方式发生改变，而且可以使教师的教学模式、教学策略及自身作用也都发生改变．这种改变不仅是形式的改变，而是在分析学生需要、教学内容和实际教学环境的基础上，充分利用在线教学和课堂教学的优势互补来提高学生的认知效果．这种线上线下混合式教学模式的实施，不仅有利于高等数学课程的教学改革，更会对提高高等数学课程的教学质量起到积极作用．

随着在线课程平台的广泛应用，对在线平台中所记录的学生线上学习行为数据进行分析研究已成为了重要的研究课题，但目前已有的在线学习行为对学习结果产生影响的研究多是基于网络课程的视角[1-7]，而线上线下混合式教学模式中在线学习行为与学习效果间的相关性研究却不多见[8-9]．而正是这种相关性的研究才能够对促进课程教学方法和考核方式改革，提升线上线下师生有效互动以及提高课程教学质量起到积极的指导作用．

本文以齐齐哈尔大学与清华大学教育技术研究所合作建设的课程平台中高等数学II2课程为实例，对混合式教学模式中学生在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数等在线学习行为与其期末考试成绩和开学初的检测成绩进行相关性分析研究，并依据分析结果提出加强课程平台深度建设高效适用的建议，更大程度地发挥课程平台对学生课程学习的辅助作用．

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

研究所依托的课程是高等数学II2，该课程是我校化工类学生大一下学期的专业基础必修课，具有高度的抽象性、严密的逻辑性和广泛的应用性．课程本身的这些特点加之有些学生高等数学II1部分的知识基础较差，导致很多学生学习困难和兴趣缺失．基于在线课程平台的混合式教学模式是为改进高等数学课程教学，更好地调动学生学习的主动性和培养学生自主学习能力所做的改革探索．

研究对象为参与高等数学II2课程教学方法和考核方式改革的化工类183班和184班的55名学生，以其在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数的在线学习行为与课程期末考试成绩及开学初的检测成绩作为研究的数据来源．

1.2 研究方法

采用数据挖掘和量性研究相结合的方法，将课程平台中学生在线学习行为的记录和高等数学考核成绩构成Excel表，并对表格数据进行统计分析，再使用SPSS软件采用简单相关分析法对在线学习行为各数据与2次高等数学考核成绩进行相关性分析．进行相关分析时采用皮尔逊积差相关法[10]，相关系数的计算公式为

2　研究结果与分析

通过对55名学生的在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数4种在线学习行为相关数据的挖掘，分析其与课程期末考试成绩及开学初检测成绩的相关性．

2.1 在线学习行为变量的描述性分析

对在线学习行为数据进行挖掘分析，结果见表１．

表1　在线学习行为数据挖掘分析

由表１可以看出，学生的在线学习时间总时长在6～679 min之间，平均在线学习时间为107.96 min，学生的在线学习时间主要分布在60～266 min之间，有41.82%的学生学习时间超过100 min；学生的在线测试成绩在0～100之间，平均在线测试成绩为79.64，学生的在线测试成绩主要分布在60～90之间，其中78.18%的学生在线测试成绩在70分以上；学生的阅读下载资源数在3～41次之间，平均阅读下载资源数为6.27次，学生的阅读下载资源次数主要分布在6～12次之间，只有32.73%的学生阅读下载资源数超过10次；学生参与问题讨论次数在0～12次之间，平均参与问题讨论次数为5.22次，学生的参与问题讨论次数主要分布在3～8之间，超过5次以上的学生占比为43.64%．

2.2　在线学习行为与高等数学成绩的相关性分析

计算在线学习行为与期末高等数学考试成绩的相关系数，结果见表2．

表2　在线学习行为与期末高等数学考试成绩的相关系数

由表2可以看出，学生参与问题讨论次数与期末高等数学考试成绩之间相关系数最高，达到了0.613 4，呈显著正相关，说明学生越是积极参与问题的讨论，对知识的掌握就越准确，从而期末课程考试成绩也越理想．而在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数与期末高等数学考试成绩之间的相关系数分别为0.354 3，0.306 4，0.340 6，呈非显著正相关，但我们并不能够仅凭数据结果就简单地认为在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数这３种学习行为对期末课程考试成绩影响较小，还需要考虑学生在期末复习阶段突击复习等因素的作用．

为了消除学生在期末复习阶段突击复习等因素的影响，开学2周后在无预先复习的情况下，对学生进行了上一学期所学高等数学知识的再检测，计算在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数4种在线学习行为与开学初高等数学检测成绩的相关系数，结果见表3.

表3　在线学习行为与开学初高等数学检测成绩的相关系数

由表3可以看出，学生在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数4种在线学习行为与开学初高等数学检测成绩均呈显著正相关．参与问题讨论次数与开学初高等数学检测成绩之间相关系数达到了0.659 1，相关程度最高，说明学生积极参与问题的讨论，对知识掌握不仅准确而且持久；在线学习时间与开学初高等数学检测成绩之间相关系数达到了0.601 7，相关程度也很高，说明学生在线长时间的认真学习对知识掌握也有着非常积极的作用；在线测试成绩和阅读下载资源次数与开学初高等数学检测成绩之间的相关系数也分别达到了0.511 8和0.525 5，说明这2种在线学习行为对知识掌握也起到了良好的促进作用．

3　加强高等数学课程平台建设的建议

3.1　完善课程平台中学习资源的多样性建设

研究结果表明，学生的在线学习时间与其掌握课程知识呈显著正相关．如何让学生更愿意花费时间进行在线学习，这就对课程平台中学习资源的建设提出了更高的要求．教师作为学习资源的设计者，应该注重学习资源建设的多样性．教学视频承载着课程的主要教学内容，学生观看教学视频时间在其在线学习时间中所占比例很大．精心录制教学视频是课程学习资源建设的重要任务，但仅注重教学视频却是远远不够的，还需要为其量身定制一系列的配套资源．针对每一节的教学视频，需要为其匹配相应的教学要求、重点难点、疑难解答、思考题目、视频课件、在线测试、课程作业和考核要求等教学资源，使学生在学习教学视频时通过这些辅助资源明确自己需要学习什么、如何去学习，是否达到课程的要求，及时检测到自身的差距，使在线课程学习更加有针对性，富于实效．

3.2　增加课程平台中满足学生个性化需求的资源建设

在建设以教学视频为核心的系列学习资源的基础上，还需要为学生提供其感兴趣的个性化学习资源．有针对性地为学生推送一些优秀的网络学习资源链接，让学生接触到不同风格的资源内容，不仅开阔其眼界，还能取人之长补己之短，促进学生自身学习能力和水平的提高．建设题型和题量丰富的试题试卷库，定期推送章节的检测试卷，便于学生进行阶段性的自我学习检测．充分运用研究性教学功能，开展重点难点知识的拓展训练和问题的深入探究．多方位、多办法地使学生的各种学习需求进一步得到满足．

3.3　强化课程平台中师生互动的有效性与及时性

在课程平台中师生互动的最直接渠道是学习视频下面的讨论区．但由于视频下面师生都可以随时发表讨论话题，经常会发生学生所提的问题还没有得到教师或同学的回答就被淹没的情形，不利于互动的有效性．为解决这一问题，应该增设常见疑难问题专栏，由教师对学生经常容易出现的共性问题，整理出分章节的问题和解答，便于学生遇到问题时及时查寻答案，解决自己的疑问．如果学生在常见疑难问题专栏找不到问题的答案，可以在答疑讨论板块进行提问，教师会及时发现，给予精心解答，增强针对性．如果学生不愿意让别人知道自己的提问，师生还可以通过邮箱答疑．多重师生互动方式的开启，使师生互动的有效性和及时性都得到了保证．

4　结束语

本文根据课程平台中高等数学II2课程的实际使用情况，对学生的在线学习行为相关数据进行收集整理，利用相关性分析的方法，对学生的在线学习时间、在线测试成绩、阅读下载资源次数和参与问题讨论次数4种在线学习行为与期末高等数学考试成绩及开学初高等数学检测成绩进行了研究分析，确定了学生的这4种在线学习行为与高等数学成绩的相关性．结合研究的结果，对高等数学课程的平台建设提出了有针对性的建议，为高等数学II2课程教学方法和考核方式改革的深入开展奠定了更为坚实的基础．

[1] 曾祥跃，袁松鹤．远程学习者网络学习行为的调查与分析[J]．中国远程教育，2008（7）：31-34

[2] 胡艺龄，顾小清，赵春．在线学习行为分析建模及挖掘[J]．开放教育研究，2014（2）：102-110

[3] 傅钢善，王改花．基于数据挖掘的网络学习行为与学习效果研究[J]．网络教育与远程教育，2014（9）：53-57

[4] 宗阳，孙洪涛．MOOCs学习行为与学习效果的逻辑回归分析[J]．中国远程教育，2016（5）：14-22

[5] 郭芳侠，刘琦．在线学习行为与学习效果的相关性研究[J]．高等理科教育，2018（1）：8-13

[6] 赵呈领，李敏．在线学习者学习行为模式及其对学习成效的影响[J]．现代远距离教育，2019（4）：20-27

[7] 吴振涛，周利江．基于在线学习平台的数据分析研究[J]．中国教育信息化，2019（17）：47-51

[8] 李小娟，梁中锋，赵楠．在线学习行为对混合学习绩效的影响研究[J]．现代教育技术，2017（2）：79-85

[9] 王慧君，张念，郭楠．混合学习视域下网络学习行为对学习结果影响的实证研究[J]．数字教育，2019（5）：67-71

[10] 沈恒范．概率论与数理统计教程[M]．北京：高等教育出版社，1997

An analysis of correlation between online learning behavior and student′s achievements of advanced mathematics in blended teaching model

ZHANG Jing，LU Xuejuan，TIAN Wei

（School of Science，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China）

Taking 55 students who participated in the advanced mathematics curriculum reform of Qiqihar University as research object，relying on the data of online learning behavior in course platform，the correlation between online learning behavior and student′s achievements of advanced mathematics in blended teaching model was discussed by using correlation analysis from online learning time，online testing results，number of times to read and download resources，number of discussions on participating questions．The results show that there is significant positive correlation between four online learning behavior and student′s achievements of advanced mathematics．Based on the above analysis，some suggestions was put forward to construction for course platform．

online learning behavior；achievements of advanced mathematics；correlation analysis；blended teaching model

O151.21∶G642.0

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2020.06.014

1007-9831（2020）06-0065-04

2020-03-27

齐齐哈尔大学教育科学研究项目（YB201844）

张敬（1969-），女，黑龙江齐齐哈尔人，教授，硕士，从事高等数学课程教学研究．E-mail：zhangjing6970@163.com